基于强波阻抗反射界面的静校正方法及应用

柴达木盆地环英雄岭地区浅部存在一个强波阻抗界面,以该波阻抗界面作为模型反演标志层,计算高、低频静校正分量,充分利用了浅层强波阻抗界面的深度信息、折射信息、反射信息,兼顾了低、高频静校正的计算;同时,可通过提高该波阻抗界面的成像品质来判断静校正精度。该方法在环英雄岭地区的应用大幅度提高了地震剖面信噪比和复杂构造成像精度,从而表明基于强波阻抗反射界面的静校正技术是解决英雄岭极低信噪比区复杂静校正问题的有效方法。     

西部高原咸化地表静校正方法应用

中国西部高原咸化地表和地下结构复杂多变,静校正问题突出。通过多年探索,逐步形成了针对高原咸化地表的静校正技术系列:复杂地表的初始模型构建技术;极低信噪比的标准层静校正技术;高陡构造的综合静校正技术;盐碱地表的炮、检域叠加迭代静校正技术;流动大沙漠的原生地表初至静校正技术。这一系列静校正技术有效地解决了西部高原咸化地表条件下的静校正问题,对于提高咸化地表地震资料的信噪比和成像质量发挥了积极作用。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

黄骅坳陷古生界潜山储层沥青成因判识

正黄骅坳陷古生界潜山是大港油田重要的油气勘探领域,近年来,先后在王官屯、乌马营潜山古生界发现油气流,且均为石炭—二叠系煤系源岩供烃成藏,如王官屯潜山王古1井二叠系石盒子组发现天然气,同位素特征判断为煤成天然气。这些发现拓展了古生界潜山的勘探领域,表明了石炭—二叠系煤系烃源岩的油气充注范围不仅仅局限于奥陶系碳酸盐岩储层,石炭—二叠系的碎屑岩储层也可以充注成藏,证实了古生界潜山具有更大的油气勘探价值。随着勘探进程与理论认识的不断深化,     

一种基于GTP的复杂地质体真3维

在总结分析现有复杂断层及倒转褶皱3维建模方法的基础上,提出一种基于广义三棱柱（GTP）的3维交互建模方法（岩柱体分区RPBP建模法）。文中定义了岩柱体、界限三角形两个重要概念,RPBP法可以通过构建断层界限三角形,将复杂断层系转化为多个简单断层系,然后采用构建简单断层系模型的方法来实现复杂断层系的3维建模;而对于倒转褶皱,RPBP法则通过构建褶皱轴界限三角形避免数据局部重复和冲突,使GTP建模过程得以顺利进行。实验表明,该方法能便捷可靠地实现含多断层相互切割、倒转褶皱等复杂地质体的真3维建模。     

基于GIS技术的耕地坡度分级方法

分析传统耕地坡度分级方法的缺陷,提出利用GIS技术的耕地坡度分级新方法。以枝江市董市镇为例实证,研究制定定量融合指标和工作流程,不仅有效地控制了耕地图斑的数量,而且确保利用耕地坡度分级数据统计汇总的各耕地坡度级面积数据与真实值基本一致,提高了汇总面积数据的精度。     

中国作物物候对气候变化的响应与适应研究进展

以气候变暖为主要特征的气候变化对作物物候产生了重要的影响,通常气温升高会导致作物生长速度加快,生育期缩短,从而造成作物产量下降,不利于农业发展。同时,作物物候变化可以直接或间接反映气候变化情况,对于气候变化具有重要的指示意义。作物物候的研究对于农业气象灾害的预防、农业生产管理水平的进步以及农业产量提高都极为关键。随着全球地表气温的持续升高,作物物候相关研究也越来越引起科学家的关注。论文结合作物物候的主要研究方法,综述了中国近几十年来小麦、玉米、水稻以及棉花、大豆等主要农作物的生育期变化特征以及主要的驱动因子,得到以下主要结论：①在研究方法上,统计分析方法应用最为普遍,其他几种方法都需要与统计分析方法相结合使用。另外,作物机理模型模拟方法易于操作、可行性强,在物候研究中应用也比较多。遥感反演方法对作物生育期的特征规律要求较高,一般主要关注作物返青期。②整体上,小麦全生育期主要呈缩短趋势,而玉米和水稻全生育期以延长趋势为主。③作物物候变化的驱动因子主要是气候变化和农业管理措施改变,其中,气候变化是主导驱动因子,对作物物候变化起决定作用,而调整农业管理措施,在一定程度上抵消气候变化对作物生育期的不利影响。作物物候对气候变化的响应和适应研究可以为农业生产适应气候变化提供重要的理论依据和对策。     

广东省连平县西湖村金多金属矿床成矿地质特征及成因浅析

西湖村位于南岭成矿带南东缘,北东向河源深断裂带的南东段;北东向河源-邵武深断裂带、北西向连平-紫金深断裂带、东西向佛岗-丰良深断裂带交汇复合地带,区域构造活动、岩浆活动、成矿热液活动都较为活跃,具有有利的成矿地质背景。根据矿体的空间分布位置及矿石的矿物组合特征,认为本矿床类型为破碎带蚀变岩型金矿床。     

一种病态EIV模型正则化的修正算法

针对解决变量中含有误差(EIV)模型参数估计算法的降正则化性导致即使模型参数初值可靠,参数估值也可能在迭代过程中发散的问题,该文分析现有EIV模型参数估计算法具有的降正则化性质,讨论EIV模型参数估计算法具有的降正则化性对模型正则化的影响,建立一种病态EIV模型的实时修正算法。通过算例验证该文所建立的算法,算例结果表明,该文建立的算法能够有效解决EIV模型参数估计存在的上述问题。该文所建立的病态EIV模型正则化算法更具普适性。     

一个ENSO多模式集合预报系统介绍

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o and Southern Oscillation,简称ENSO)是短期气候预测的主要可预报性来源.为提高ENSO的预报水平,我们构建了一个包含5个动力耦合模式的多模式集合预报系统,其中各个模式具有不同的复杂程度、参数化方案、分辨率、初始化和集合扰动生成方案,以尽可能全面地考虑各种不确定性对预报结果的影响.回报试验结果表明:多模式集合的预报效果明显好于任何一个单一模式,其显著降低了均方根误差,并提高了异常相关性技巧.该多模式集合的预报效果可以比肩甚至优于同期北美多模式比较计划中的ENSO多模式集合预报技巧.此外,多模式集合预报能够削弱“春季预报障碍”的影响,提供更为可靠的概率预报.实时预报能够提前六个月准确地捕捉到近期连续两年的拉尼娜事件,并且该系统从2022年4月开始的预报也显示出连续三年拉尼娜事件的可能性.总体来说,这一多模式集合预报系统能够提供比任何模式成员更加准确的确定性预报和概率预报.这些改进主要得益于:一方面不同模式之间的优势互补增加了可预报信息,另一方面该系统集合成员规模较大有助于更为合理地刻画预报不确定性的分布.